我们应该怎么确定智能制造落地实施方案呢？

在推进智能制造改造之前，切忌盲目的复制一些示范工厂的模式，而是首先应该对智能制造的原则和基本方案有一些基本的了解，然后分析自己企业目前存在最现实的问题以及改造过程中可能遇到的技术、生产、管理方面的障碍。这一篇文章，我们来系统的梳理一下，从智能工厂的建设原则入手，帮助大家明确工厂自身定位和智能制造的升级方向。

经过深入研究工业4.0、中国制造2025等战略，我们认为，制造企业应以中国制造2025为宗旨，以两化深度融合为突破口，参考德国工业4.0中的智能工厂模式及美国GE工业互联网等先进理念，结合企业实际情况，以人为本，建设“设备自动化、人员高效化、管理信息化”的中国特色的智能工厂。我们在智能工厂落地过程中要抓住设备、人员、信息三个方面，读过文章德美日智能制造方案这篇文章的朋友应该知道，这意味着我们是需要综合这三个国家的综合优势来部署我们的智能工厂。下面我们从广度、深度和全局化思维三个方面了具体阐述一下。

我们可以参考德国工业4.0中对“智能工厂”的定义：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现。前半句“智能化生产系统及过程”，是说除了包括智能化的机床、机器人等生产设施以外，还包括对生产过程的智能化管控，站在信息化的角度，就是智能化的MES制造执行系统。而后半句：“以及网络分布式生产设施的实现”，是指将生产所用的生产设施(如机床、热处理设备、机器人、AGV、测量测试等各种数字化设备)，进行互联互通、智能化的管理，实现信息化系统与物理系统的深度融合。目前很多企业实施的DNC/MDC(设备联网、设备监控系统)是其重要的基础。

按照工业4.0战略的描述，理想状态的智能制造是一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式，工厂内人、机、料自主协同，自组织、高效运转;工厂间，通过端对端集成、横向集成，实现了价值链的共享、协作，效率、成本、质量、个性化都得到了质的飞跃。

对于中国制造企业而言，现在恰逢“三期交叠”的困难期，企业希望既要符合工业4.0或者是中国制造2025的发展方向，又要投资小、见效快、确保成功率，如何在两者之间平衡，是一个很现实、也很重要的问题。

在本次智能化制造的革命中，企业一定要“着眼长远、立足当下”。既要符合工业4.0 的理念，体现出其主要特点，又要本着务实的原则实施工业4.0战略。比如，要汲取以前CIMS实施的经验与教训，不要过于理想化，不要过多强调自组织、自学习、自执行等高难度的智能技术，企业不是突破什么关键智能制造技术的研究单位，而是以创造效益为根本目的，要总体规划、分步实施，以效益为驱动，确保成功率。在自动化的基础上，实现信息化、网络化，在管理方面深挖潜力，充分发挥人的作用，构建具有适度智能的数字化、网络化、高效化、个性化的智能生产模式，切实做到明显的“提质增效”。并以量化为指标，循序渐进，全面提升企业的竞争力。假如通过3年时间，能将设备利用率提高100%，兰光创新认为就极有可能“确保企业的未来”，这些作法就是符合工业4.0战略思想的。

最近，与制造企业进行有关智能工厂方面的交流时，看到生产效率与日本、欧美国家等发达国家的巨大差距后，很多管理者往往着急地说，我要再买些机器人加强自动化，或者说我要加强考核，让工人提高效率。

认识到自己与别人的差距，并有决心去行动、去改变，这是非常值得肯定的事情，但智能工厂是个系统工程，而不是从某个单一环节上就能解决的，光靠购买大量的设备或者仅对工人加强管理，对整体而言效果是有限的。试想一下：

如果生产计划都不准确，排产结果都是延期的，你怎么能够让工人保证按期交货?如果生产计划都是不科学的，本身就存在大量的等待时间，企业又怎么能怪工人不努力?

生产过程中，操作工与刀具、物料等生产准备人员本来就是并行协同的关系，如果一直延续以前串行的工作模式，出现“操作者很忙，机床很闲”的局面是在所难免的，单个工人身上已经很难挖掘潜力了，必须从生产流程、组织管理上进行优化管理;

还比如，如果信息化系统与生产设备脱节，不能充分发挥高端设备数字化通讯、自动采集等方面的优势，所有的工作还靠人工输入，又怎么能保证数据的实时性、准确性、客观性?没有这些数据的支撑，又怎么能及时获知生产信息，及时作出科学的管理决策?

如果不能对物料、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化的管控，不是积压就是短缺，这种粗放型的管理又如何能保证生产效率的提升与成本的降低?

前面也讲过，数据就是企业的财富，没有良好的信息化管理系统，没有自动化的数据采集系统，没有智能化的大数据分析，没有形象直观的展示系统，这些数据就白白丢失掉了，企业永远只能处于凭经验、拍脑袋的粗放型管理状态。

所以，企业在智能工厂建设时一定要从全局思考，打造一个全面的、有体系的智能工厂管理系统，从各个方面进行优化、挖掘潜力，最大程度地提升企业的生产效率及管理水平。